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没有特别长的代码也没有很深的理论，但对于机器学习算法的直觉上的理解之讲解非常棒。非计算机/信息学专业的也比较容易看懂并进行简单的实际操作

入门级别的范本，非常有用，关于常见工具涉及的理论知识也介绍了

学做调参侠，我连要做什么项目都想好了，跃跃欲试……

本书侧重点在使用scikit-learn库把机器学习主流模型跑起来，非常适合没有数学和AI背景的程序员入门，读完之后掌握各种参数用法和基本的Pipeline, 就可以成为合格的调包工程师了~

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在基于TensorFlow的深度学习框架大红大紫之前，其实在2010年前后流行过很多的经典机器学习框架。比如KNN，比如支撑向量机，比如随机森林。相对于深度学习的理论，这些经典的机器学习算法构建在更为精密的数学推导上。运筹学，最优化理论，数学分析，数理统计和随机过程构成了这...  

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